GRASP предоставляет структурированный конвейер для построения AI-агентов в средах TypeScript или JavaScript. В основе — определение агентов через регистрацию набора инструментов — функций или внешних API-коннекторов — и задание шаблонов подсказок, которые управляют поведением агента. Встроенные модули памяти позволяют агентам хранить и извлекать контекстную информацию, обеспечивая многопроходные диалоги с сохранением состояния. Компонент планирования управляет выбором и выполнением инструментов на основе пользовательского ввода, в то время как слой выполнения обрабатывает вызовы API и обработку результатов. Система плагинов GRASP поддерживает пользовательские расширения, такие как дополненная за счет поиска генерация (RAG), планирование задач и журналы. Модульный дизайн позволяет командам выбирать только необходимые компоненты, что облегчает интеграцию с существующими системами и сервисами для чат-ботов, виртуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов.

AI-агенты для Камень-Ножницы-Бумага — это проект с открытым исходным кодом на Python, показывающий, как строить, обучать и оценивать различные стратегии AI — случайную игру, распознавание правил и обучение с подкреплением (Q-learning) — в классической игре. Он включает модульные классы агентов, настраиваемый механизм игры, логирование эффективности и утилиты визуализации. Пользователи легко могут менять агентов, регулировать параметры обучения и исследовать поведение ИИ в соревновательных сценариях.